基于手势的人机交互是当前备受关注的自然人机交互模式之一,实时手势识别是其中最重要的步骤。本文提出了一种基于圆弧扫描线的手势特征提取和实时手势识别方法。首先,基于一种抽象描述手掌和五指关系的简洁人手海龟模型,结合肤色特征和腕部标记分割出人手部图像,并进行二值化处理和统一尺寸来建立手势训练集。然后,以手掌中心为圆心构造同心圆来提取训练集中不同手势样本的特征,并使用线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)算法对手势特征向量进行离线预处理。最后,使用改进的加权K近邻(Weighted-K-nearest neighbor,W-KNN)算法进行实时手势分类和识别。为了验证本文方法的有效性,在自建小型手势数据库上进行了算法分析和比较,并在多投影系统下进行实时交互测试。实验结果表明本文算法具有较高的识别效率。